이 연구는 퇴역된 전기차 배터리를 그리드 에너지 저장에 재활용하는 가능성을 증명하기 위해 15개월 동안의 실험을 통해 두 번째 삶 (SL) 배터리의 건강 추정 알고리즘을 개발하고 검증했습니다. 8개의 Nissan Leaf 퇴역 셀로부터 수집된 첫 번째 공개 데이터셋을 사용하여, 3V-4V 전압 창에서 그리드 에너지 저장 부하 프로필을 시뮬레이션하는 사이클링 프로토콜을 구현했습니다. BMS2 특징과 초기 용량을 기반으로 4가지 머신러닝 기반 건강 추정 모델을 개발하고 비교하여 테스트 데이터에서 2.3% 미만의 평균 절대 백분율 오차(MAPE)를 달성했습니다. 또한, 클러스터링 기반 방법을 통합하여 적응형 온라인 건강 추정 알고리즘을 제안하여 온라인 배포 중 추정 오류를 제한했습니다. 이러한 결과는 퇴역된 배터리를 두 번째 삶 응용 프로그램에 재활용할 수 있는 가능성을 보여주는 초기 개념 증명입니다.
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by Xiaofan Cui,... a las arxiv.org 03-01-2024
https://arxiv.org/pdf/2402.18859.pdfConsultas más profundas